Made available in DSpace on 2014-06-12T15:53:57Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6411_1.pdf: 5236344 bytes, checksum: eb8f36005a668c44d22d18f4691ce07e (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / As interações realizadas através de Ambientes de Aprendizagem Colaborativa suportados por Computador (AAC) são um dos aspectos visíveis mais importantes da colaboração. A análise dessas interações pode dar suporte aos processos de reflexão e autoavaliação dos estudantes e às atividades dos professores. Porém, para executar o processo de análise, é importante descobrir e registrar o contexto onde cada interação ocorreu, a fim de entender o verdadeiro significado das interações dos usuários. Entretanto, faltam métodos e ferramentas para a Análise de Interações em AAC que considerem: (1) o contexto onde as interações ocorreram; (2) a diferença de necessidades do ponto de vista do professor e do estudante; e (3) a necessidade de informações históricas contextualizadas, para produzir relatórios mais completos para estudantes e professores. Neste cenário, objetivando prover suporte de boa qualidade para estudantes e professores, essa tese apresenta um Processo para Análise de Interações baseado em Contexto, que estrutura as interações, levando em consideração o contexto onde elas ocorreram. Depois disso, ele armazena as interações em um repositório multidimensional chamado LIM (Memória de Interações de Aprendizagem) e, finalmente, usa consultas analíticas para explorar e analisar as informações armazenadas sob diferentes perspectivas (dimensões), de acordo com as necessidades dos usuários. Essa tese também apresenta um Ambiente Analítico baseado em Contexto chamado SmartChat+: um ambiente para discussões colaborativas de assuntos específicos que segue o Processo baseado em Contexto definido. A experimentação inicial desse ambiente é detalhada e os resultados dos experimentos são discutidos, indicando a viabilidade do processo proposto e seu potencial para apoiar ao aprendizado

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3265_1.pdf: 1946736 bytes, checksum: 228965ff9be624af62e03934d0c8cb66 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / Atualmente as empresas necessitam de sistemas que lhes dêem um suporte na tomada de decisões, o que pode ser crucial para a sobrevivência da empresa no mercado econômico global. Os sistemas transacionais possuem limitações em relação a isto. Portanto, é necessário o desenvolvimento de um sistema de Data Warehouse associado à utilização de ferramentas OLAP, que suprem as limitações dos sistemas tradicionais. Considerando as particularidades deste tipo de sistemas, as técnicas utilizadas na modelagem de dados para sistemas tradicionais, não possuem a mesma eficácia para estes sistemas de Data Warehouse. A Modelagem Multidimensional é a que melhor traz benefícios para este tipo de ambiente, pois consegue representar de forma fidedigna a realidade dos negócios. Paralelo a isto, a Web Semântica surge para transformar a Web de um repositório de documentos interligados em uma base de conhecimentos distribuídos. Sua idéia central é tornar o significado da Web acessível e processável pelas máquinas. Ela engloba uma combinação das seguintes tecnologias: Metadados, Ontologias e Inferências Lógicas. Uma Ontologia é um modelo de dados que representa um conjunto de conceitos de um determinado domínio e os relacionamentos entre estes. Ela serve então para descrever formalmente um domínio do discurso, seus indivíduos, classes, atributos e relacionamentos. Este trabalho traz uma proposta de geração semi-automatizada de modelos multidimensionais de cubos OLAP a partir de ontologias. Para tanto, são abordados os principais conceitos de um sistema de Data Warehouse, e da modelagem multidimensional. Também são tratados alguns conceitos da Web Semântica e de Ontologias. Após isto são analisados alguns trabalhos que utilizam a web semântica na modelagem de sistemas de Data Warehouse. Um protótipo foi desenvolvido como prova de conceito. Por fim são apresentadas as conclusões e sugestões de trabalhos futuros dentro da área de estudo

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-10-29T21:56:59Z No. of bitstreams: 2 SILVIO LUIS DAGA.pdf: 2677446 bytes, checksum: 5ee618b4af6d6fac18f2501539c3d0e8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-11-05T10:26:24Z (GMT) No. of bitstreams: 2 SILVIO LUIS DAGA.pdf: 2677446 bytes, checksum: 5ee618b4af6d6fac18f2501539c3d0e8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-05T10:26:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 SILVIO LUIS DAGA.pdf: 2677446 bytes, checksum: 5ee618b4af6d6fac18f2501539c3d0e8 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-08-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Fundo Mackenzie de Pesquisa / The Global education indicators show that Brazil needs action to improve its current undesirable position. In an intrinsic way to the problem of education also encompasses people who have some kind of special need. To this public is perceived by the data of the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) that the proportion of this population is significant and that is not perceived in public policies of the government some type of movement to include these students that in the majority of the cases depend on a differentiated environment or even specific classroom methodologies. Given this context, the objective of this work is the one that consists of a methodological proposal of analytical methods to translate the open and public data in educational, social and economic analysis, allowing the discovery of strategic information for managers who deal with deficient students, as is the case of the Association of Parents and Friends of the Exceptional (APAE). The work has as contributions a Multidimensional Modeling that allows to present different strategic responses of the special education in terms of data visualization and also the use Clustering through the K-Means algorithm that also allows discovery from non-trivial knowledge to raw data analyzes. The results have been extensively explored using Data Visualization methods and are important, among other things, for defining public policies for people with special needs. / Os indicadores mundiais referentes à educação mostram que o Brasil precisa de ações para melhorar a posição indesejável que ocupa na atualidade. De maneira intrínseca ao problema da educação engloba-se também as pessoas que tem algum tipo de necessidade especial. A este público percebe-se pelos dados do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) que a proporção desta população é significativa e que não se percebe em políticas públicas do governo algum tipo de movimento para englobar estes alunos que na maioria dos casos dependem de um ambiente diferenciado ou mesmo de metodologias específicas de aula. Diante a este contexto emerge o objetivo deste trabalho, o qual consiste de uma proposta metodológica de métodos analíticos para traduzir os dados abertos e públicos em análise a nível educacional, social e econômico, possibilitando a descoberta de informações estratégicas para gestores que lidam com alunos deficientes, como é o caso da Associação de Pais e Amigos dos Excepcionais (APAE). O trabalho tem como contribuições uma Modelagem Multidimensional que permite apresentar diferentes respostas estratégicas da educação especial em termos de visualização de dados e, também o uso da tarefa de Agrupamento de Dados (Clusterização) por meio do algoritmo de K-Médias que também possibilita descoberta de conhecimentos não triviais às análises dos dados brutos. Os resultados foram amplamente explorados com métodos de Visualização de Dados e são importantes, entre outras coisas, à definição de políticas públicas para pessoas com necessidades especiais.